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页数:406

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出版时间:2008-5

价格:49.80元

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isbn号码:9787111237907

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• Office办公
• Word
• Excel
• PowerPoint
• 办公软件
• 办公技巧
• 效率提升
• 文档处理
• 表格制作
• 演示文稿
• 技能提升

好的，这是一份关于一本名为《高级数据结构与算法设计》的图书简介，内容详尽，旨在避免提及您提供的《Word/Excel/PowerPoint办公整合应用》中的任何主题。 --- 《高级数据结构与算法设计：理论、实现与性能优化》 导言：探寻计算效率的本质 在当今飞速发展的计算科学领域，理解和掌握高效的数据组织方式与处理逻辑是构建高性能系统的基石。《高级数据结构与算法设计》并非一本停留在基础概念介绍的入门读物，而是面向有志于深入计算机科学核心、追求极致性能和复杂问题解决能力的读者精心打造的专业参考书。本书致力于揭示复杂算法背后的数学原理、数据结构的设计哲学，并提供详尽的实现细节与性能分析，带领读者跨越从理论到实践的鸿沟。 本书的结构严谨，内容覆盖了经典理论的深化，以及现代计算领域中至关重要的前沿主题。我们不满足于仅仅描述“是什么”，更着重于探讨“为什么”和“如何以最佳方式”实现，旨在培养读者独立设计和分析复杂计算方案的能力。 第一部分：基础理论的深度重构与扩展 本部分旨在巩固读者对算法分析方法的理解，并将其应用于更复杂的场景。 第一章：渐近分析的细化与量化 本章首先回顾了大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号的严格定义，随后深入探讨了更精细的分析工具，如亚线性时间复杂度的评估，以及在随机化算法中使用的期望时间复杂度分析。我们将详细介绍如何利用主定理（Master Theorem）的高级变体来解决涉及多项式或对数项的递归关系，并探讨摊还分析（Amortized Analysis）在维护动态数据结构效率中的关键作用，例如斐波那契堆（Fibonacci Heap）的入队与出队操作的整体效率保证。 第二章：排序与选择的极限探索 超越基础的快速排序和归并排序，本章重点研究线性时间排序算法（如基数排序、计数排序）的应用边界与并行化潜力。在选择算法方面，我们将深入剖析中位数的中位数（Median of Medians）算法的构建过程，证明其在最坏情况下的 $O(n)$ 时间选择能力，并将其与随机化选择算法进行对比，讨论其实际应用中的权衡。此外，还会涉及分布式排序的基本模型和挑战。 第二部分：面向特定计算模型的先进数据结构 本部分是本书的核心，专注于那些为特定查询或操作模式而优化设计的、结构复杂的抽象数据类型。 第三章：树形结构的非平衡化与动态维护 本章聚焦于平衡二叉搜索树（BST）的进阶变体。红黑树（Red-Black Trees）的旋转与重新着色规则将被细致拆解，重点在于理解其平衡机制如何保证对数时间的操作。随后，我们将详细阐述AVL 树和跳跃表（Skip Lists）。跳跃表作为一种概率平衡结构，其多层结构的设计逻辑和空间效率将被深入分析。特别地，我们将引入B 树及其变体（B+ 树），重点分析它们在外部存储（磁盘 I/O 效率）场景下的重要性，以及在数据库索引中的实际应用原理。 第四章：图论算法的深度应用与优化 图算法是解决复杂网络问题的核心工具。本章从最小生成树（MST）算法（Prim 和 Kruskal）的实现细节和并行化考量开始。随后，我们将深入探讨最短路径问题的多个变种：Dijkstra 算法在非负权重图上的效率分析，Bellman-Ford 算法处理负权边的机制，以及 Floyd-Warshall 算法在所有点对最短路径问题中的动态规划思想。最后，本章将扩展到最大流/最小割问题，详细介绍 Edmonds-Karp 和 Dinic 算法的工作原理及其性能优势。 第五章：散列函数的高级设计与冲突解决 散列（Hashing）的效率高度依赖于散列函数的质量。本章将超越简单的取模运算，探讨通用散列（Universal Hashing）的设计原则，以保证在最坏情况下也能保持接近线性的平均性能。针对冲突处理，我们将详细比较链式法与开放寻址法（如线性探测、二次探测和双重散列）的性能差异，并探讨Cuckoo Hashing（布谷鸟散列）如何实现 $O(1)$ 的最坏情况查找时间。 第三部分：高级主题与前沿算法范式 本部分将视角提升至更抽象的层面，探讨解决复杂计算问题的通用范式。 第六章：动态规划的优化与应用拓展 动态规划（DP）的精髓在于识别重叠子问题和最优子结构。本章侧重于 DP 的高级应用，如背包问题的多项式时间近似方案（PTAS）的构建。我们将深入剖析区间 DP 和树形 DP 的设计模板，并介绍如何利用四边形不等式优化（Knuth-Yao 优化）将某些 $O(n^3)$ 的 DP 复杂度降低到 $O(n^2)$。 第七章：计算几何基础与空间数据结构 现代图形处理和地理信息系统（GIS）依赖高效的空间数据结构。本章介绍凸包（Convex Hull）的计算算法（如 Graham 扫描和 Jarvis 步进法）。核心内容将放在K-d 树和四叉树（Quadtrees）/八叉树（Octrees）的构建与维护上，这些结构在最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）中的性能优势将被量化分析。 第八章：近似算法与 NP-难问题的处理策略 对于 NP-难问题，精确求解在合理时间内往往不可得。本章介绍了处理这些问题的实用策略。我们将详细介绍近似算法的设计思想，例如针对旅行商问题（TSP）的 2-近似算法（基于 MST）。此外，还会涉及局部搜索算法（如模拟退火 Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）的基本框架，强调它们在工程实践中作为启发式方法的价值。 结语：构建高效计算思维 《高级数据结构与算法设计》旨在培养读者对计算效率的深刻洞察力。掌握本书内容，意味着读者将能够不仅仅停留在使用既有工具的层面，而是能够根据具体问题的性能需求，从底层原理出发，设计并实现出具有竞争力的、最优化的解决方案。本书的每一章都配有精心设计的代码示例（使用 C++ 实现），并附带了严格的理论证明和性能复杂度图表，确保读者能够将抽象的理论知识转化为强大的工程能力。 ---

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PowerPoint那一章的内容，我感觉是全书里最中规中矩的部分，既没有惊喜，也算不上太差。它详细讲解了母版视图的使用、SmartArt图形的定制以及动画效果的层级设置。这些内容对于刚开始接触PPT做正式汇报的新人来说，无疑是非常有帮助的，能确保他们的演示文稿看起来至少是专业且规范的。但问题在于，这本书在“设计美学”和“叙事逻辑”上着墨太少。一个好的PPT，绝不仅仅是图文混排的报告，它更是一种视觉化的沟通工具。书中更多地关注“如何把内容放进去”，而不是“如何用最有效的方式把内容展示出来”。例如，如何构建视觉焦点、如何运用色彩心理学来引导观众情绪，这些对提升演讲说服力的关键点，在这本书里是缺失的。读完后，我能做出一个结构清晰的PPT，但无法做出一个能抓住人心的PPT，这中间的差距，这本书没有帮助我弥补。

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这本书的封面设计得非常朴实，那种一看就知道是针对职场新人的工具书，不过我对它其实期待挺高的，毕竟现在哪个工作不跟Office沾边呢？我当时翻开的第一感觉是，它在基础操作上的讲解似乎过于详尽了，像是手把手教一个完全不懂电脑的人怎么开机一样。比如，讲到Word的页边距设置，恨不得把鼠标移动的轨迹都描述出来了，这对于我这种已经用了好几年Office的人来说，显得有点拖沓。我更希望看到的是一些更高效、更进阶的技巧，比如如何快速批量处理文档，或者利用宏命令解决重复性工作。它更多地像一本“Office使用说明书的升级版”，而不是一本“效率提升秘籍”。我原本期待的，是那种能让我看完后，别人花半小时做完的工作，我能在十分钟内搞定的“杀手锏”技巧，但这本书目前给我的感觉，更像是夯实地基，地基打得很稳固，但上层的建筑——那些能让人眼前一亮的绝活儿——似乎还没有完全展现出来。也许是我期望过高，但对于一个寻求突破的老手来说，前几章的阅读体验略显平淡。

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这本书在Excel部分的讲解，坦白讲，让我有些失望。我买了这本书的主要目的之一，就是想深入学习数据透视表的高级应用，以及如何用VBA编写一些简单的自动化脚本。然而，这本书对数据透视表的介绍，停留在最基础的“拖拽”和“筛选”层面，对于交叉表、计算字段的复杂用法一带而过，根本没有触及到财务分析或数据报告中真正需要深挖的部分。至于VBA，这本书里几乎没有涉及，这对于一本宣称是“整合应用”的专业书籍来说，是一个巨大的缺失。我尝试在书中寻找关于Power Query或者Power Pivot的章节，希望能在数据处理上找到一些现代化的解决方案，但很遗憾，这些高级数据处理工具在这本书里完全是隐形的。它更像是停留在Office 2010时代的思维定式中，对于现在数据驱动型职场的要求，显得有些力不从心，读完后感觉自己还是得去网上找那些更专业的Excel数据分析课程来补课。

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这本书的排版和语言风格，带有一种浓厚的“教材”气息，非常正式、严谨，但也因此牺牲了一定的可读性和趣味性。大量的截图和冗长的步骤说明，让阅读过程变成了一种任务式的执行，而不是知识的吸收。对于我这种希望在通勤路上或者零碎时间里快速获取新知识的读者来说，这种风格让人难以沉浸。书中缺乏案例分析环节，也就是“看别人是怎么做的”，更多的是“你自己应该怎么做”。案例分享本应是最好的学习方式，它可以展示特定场景下的最佳实践和技巧取舍。但这本书似乎完全回避了现实工作中的复杂性和不确定性，只提供了一个理想化的操作路径。总的来说，它像是一本合格的参考手册，但远称不上是一本引人入胜的学习伙伴，它更像是一个安静待在书架上的工具箱，只有在你遇到特定问题时才会去翻阅，而不是一本你会主动去探索和学习的书籍。

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从整体的“整合应用”角度来看，这本书的结构安排略显松散，更像是把三本独立的薄册子拼凑在了一起，而不是一个有机的整体。我期待看到的是不同软件之间的协同工作流程，比如如何从Excel中提取数据并自动更新到Word报告的图表中，或者如何将一个复杂的Excel模型嵌入到PPT中并保持实时链接。这本书中，每部分的内容都是相互独立的，读者需要自己去构建软件间的桥梁。这使得“整合应用”这个书名显得有些言过其实。如果我只是想学习某一个软件的基础操作，这本书或许能提供帮助，但如果我想要的是跨平台、跨应用的无缝衔接体验，那么这本书提供的解决方案是比较初级的，更多依赖于读者手动复制粘贴或简单的链接，缺乏对自动化工作流的深入探讨，这使得它在提升整体工作效率方面的潜力被大大限制了。

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